什么是矩阵分析法？

什么是矩阵分析法？

    矩阵分析法是根据事物（如产品、服务等）的两个重要属性作为分析依据，进行分类关联分析，找出解决问题的一种分析方法，也成矩阵关联分析法，简称矩阵分析法。



以属性A为横轴，属性B为纵轴，组成一个坐标系，在两个坐标轴上分别按某一标准（可取平均值、经验值、行业水平等）进行刻度划分，构成四个象限，将要分析的每个事物对应投射至这四个象限内，进行交叉分类分析，直观地将两个属性的关联性表现出来，进而分析每一个事物在这两个属性上的表现，如图所示，因此它也称为象限图分析法。

     矩阵关联分析法在解决问题和资源分配时，为决策者提供重要参考依据。先解决主要矛盾，在解决次要矛盾，有利于提高工作效率，并将资源分配到最能产生绩效的部门、工作中，有利于决策者进行资源优化配置。

这里有一个很详细的案例，而且可以看到一系列消费者态度分析方面的文章：《从“艾森豪威尔法则”到手机属性改进》

    非常详细的一个例子，不仅有详细的分析方法，还有拓展的通过采集京东手机评论，来分析消费者的满意度。

我这边也有一个比较简单的案例，可以一起参考。

    经典案例--------用户满意度研究进行矩阵应用介绍。
    如上图，该矩阵为2010年某公司用户满意度调查情况，通过矩阵能够非常直观地看出公司在各方面的竞争的优势和劣势分别是什么，从而合理分配公司有限的资源，有针对性地确定公司在管理方面需要提升的重点。所以在满意度研究中，此矩阵可称为有限改进矩阵或资源配置矩阵。从图可以看出：

    第一象限（高度关注区）属于重要性高、满意度也高的象限。A、E两个服务项目落在这个象限上。它标志着用户对服务项目的满意度与其重要性成比例，即用户对公司提供某方面服务的满意程度与用户所认为此方面服务的重要性程度相符合。对这个象限上的两个服务项目，公司应该继续保持并给予支持。
    第二象限（优先改进区）属于重要性高、满意度低的象限。B、C、I这三个服务项目落在这个象限上。这个象限标志着改进机会，用户对公司提供的某方面服务的满意程度大大低于了他们认为此方面服务的重要程度。公司必须谨慎地确定需要什么类型的改进，用户感觉与事实有时候一致，有时候不一致，所以必须谨慎地对待。如果确定确实是用户感觉或服务存在问题，则要求进行改进。做好这几项服务项目，可以有效提高用户满意度，为公司赢得竞争优势。
    第三象限（无关紧要区）属于重要性低，满意度也低的象限。D、F这两个服务项目落在这个象限上。这个象限标志着用户对服务项目的满意度与其重要性成比例，也即用户对公司某方面提供服务的满意程度与他们认为此方面服务的重要性相符合。对这个象限上的两个服务项目，公司应该进一步的关注用户对其期望值得变化。
    第四象限（维持优势区）属于重要性低、满意度高的象限。G、H、J、K这四个服务项目落在这个象限上。这个象限标志着资源过度投入，用户对公司提供某方面服务的满意程度大大超过他们认为此方面服务的重要程度。公司投入了比用户认可满意的结果更多的时间、资金和资源，如果可能，公司应该把在此区投入的过多的资源转移至其他更重要的产品或服务方面，如第二象限的B、C、I三个服务项目上。
矩阵关联分析法非常直观清晰、用法也简便，在营销管理活动中应用广泛，对销售管理起到指导、促进、提高的作用，而且在战略定位、市场定位、产品定位、用户细分、满意度研究等方面都有较多的应用。

    如果想要了解2008年至2010年，3年来，用户对公司各方面的满意度变化情况，是越来越满意还是越来越不满意。应该如何呈现呢？

    我们只需要把这三年的数据都绘制在一张矩阵图上，并用箭头把每个服务项目在3年中的变化标注出来，如图所示

此矩阵在简单的矩阵中增加了发展趋势维度，让读者非常直观地了解到之前每个服务项目在用户评价中处于何种位置，现在处于何种位置，将来又如何发展，非常清晰直观，为决策者进行决策提供了强有力的支撑依据，此类型矩阵称为发展矩阵。

lan_1985 发表于 2020-2-14 15:28
我们只需要把这三年的数据都绘制在一张矩阵图上，并用箭头把每个服务项目在3年中的变化标注出来，如图 ...

看到你这个展示，似乎挺有用，本来我是要发帖反对在象限图上看走势，因为很多象限图上的数据点太多，如果再把几个不同时间的象限图叠加上，估计很难看清楚了